- Étape 1 : Installer SmartRAG via pip ou cloner depuis GitHub
- Étape 2 : Préparer et charger vos documents (PDF, texte, pages web)
- Étape 3 : Initialiser et configurer un magasin vectoriel (FAISS, Chroma, etc.)
- Étape 4 : Indexer les documents dans la base de données vectorielle
- Étape 5 : Définir des modèles de prompts et configurer les identifiants des API LLM
- Étape 6 : Créer un pipeline RAG orchestrant la récupération et les appels LLM
- Étape 7 : Exécuter des requêtes et recevoir des réponses cohérentes liées au contexte et aux documents